글쎄, 내가 M15에서 보는 것은 원칙적으로 국회의 올바른 운영에 대한 나의 이해와 일치합니다. 실제로, 예측 기간이 증가함에 따라 예측 정확도가 감소해야 합니다. 따라서 예를 들어 일봉과 같이 한 단계 앞서(가장 극단적인 옵션으로) 예측하는 것이 편리하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그러한 예측의 결과를 보는 것은 흥미로울 것입니다. 또는 대안적으로 H4.
글쎄, 내가 M15에서 보는 것은 원칙적으로 국회의 올바른 운영에 대한 나의 이해와 일치합니다. 실제로, 예측 기간이 증가함에 따라 예측 정확도가 감소해야 합니다. 따라서 예를 들어 일봉과 같이 한 단계 앞서(가장 극단적인 옵션으로) 예측하는 것이 편리하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그러한 예측의 결과를 보는 것은 흥미로울 것입니다. 또는 대안적으로 H4.
그렇다면 명확합니다.
앞으로 나아가는 것이 항상 잘 되는 것은 아닙니다. 이 네트워크는 회귀와 같습니다. 회귀가 산란의 중간에 있는 동안 모든 것이 아름답게 보이지만 강한 편차가 발생하면 회귀에 반응하여 끝이 산란에서 날아갑니다. 따라서 예보가 나오는 지점의 중심이 양호하면 예보가 정상입니다. 항상 데이터를 따라가며 한 발 앞서 예측하면 오류 수가 크게 늘어날 수 있습니다.
음, 이전 페이지를 보면 네트워크가 종종 거짓말을 한다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 아마도 가능한 궤적의 성격을 다소 보여주지만 값 자체는 종종 매우 다릅니다. 수동 거래의 경우, 더 많거나 적게 지속적인 제어가 있는 곳입니다. 그리고 이를 바탕으로 전문가를 만드는 것은 상당히 어렵습니다. 너무 모호합니다. 항상 안정성을 위한 제어가 필요합니다. 예, 입력에 제공된 데이터에 크게 의존합니다. 여기 주어진 예측에서 훈련 데이터는 노란색으로 그려진 데이터였으며, 자세히 보면 네트워크가 중간에서 약간 왼쪽에 있는 유사 영역을 식별하고 약간의 곱셈을 통해 반복했습니다. 그리고 더 오랜 시간 동안 데이터를 제출하면 사진이 완전히 다를 수 있습니다. 따라서 모든 것이 보이는 것만큼 훌륭하지는 않습니다.
더 이상 작동하지 않습니다. 3일이 지났습니다. 따라서 중재자가 삭제하지 않는 한 스레드는 계속 유지됩니다.
입구에서 무엇을 문의할 수 있나요?
입력은 전년도 데이터입니다. 그래프에서 노란색으로 표시됩니다. 이 닫기는 약간 사전 필터링됩니다. 즉, 약 260일의 알려진 데이터 기간 T가 있습니다. 앞으로 3개월 또는 약 66일 동안의 예측을 추정하는 작업이 있습니다. 외삽 기간을 Te로 표시합니다. 이제 하루의 단계로 기간 Ti 또는 입력에 대한 알려진 데이터와 훈련 데이터 Te 또는 출력을 입력합니다. 그리고 우리는 일년 내내 달립니다. 훈련 후에 우리는 기간 Ti에 대해 마지막으로 알려진 데이터를 읽고 예측을 작성합니다. 네트워크가 학습한 방법을 확인하기 위해 파란색으로 그립니다. 최신 데이터 이전의 파란색은 네트워크가 1바 앞서 예측하고 밝은 파란색은 이미 알려진 데이터를 넘어 예측하는 방법입니다.
입력은 전년도 데이터입니다. 그래프에서 노란색으로 표시됩니다. 이 닫기는 약간 사전 필터링됩니다. 즉, 약 260일의 알려진 데이터 기간 T가 있습니다. 앞으로 3개월 또는 약 66일 동안의 예측을 추정하는 작업이 있습니다. 외삽 기간을 Te로 표시합니다. 이제 하루의 단계로 기간 Ti 또는 입력에 대한 알려진 데이터와 훈련 데이터 Te 또는 출력을 입력합니다. 그리고 우리는 일년 내내 달립니다. 훈련 후에 우리는 기간 Ti에 대해 마지막으로 알려진 데이터를 읽고 예측을 작성합니다. 네트워크가 학습한 방법을 확인하기 위해 파란색으로 그립니다. 최신 데이터 이전의 파란색은 네트워크가 1var 앞서 예측할 수 있는 방법이고 밝은 파란색은 이미 알려진 데이터를 넘어서는 예측입니다.
내가 이해하는 한 - 슬라이딩 윈도우 방식으로 훈련?
흠, 결과의 신뢰성에 대한 상당히 간단한(결과가 아닌 코드에 의한) 평가를 어떻게 보십니까?
글쎄, 내가 M15에서 보는 것은 원칙적으로 국회의 올바른 운영에 대한 나의 이해와 일치합니다. 실제로, 예측 기간이 증가함에 따라 예측 정확도가 감소해야 합니다. 따라서 예를 들어 일봉과 같이 한 단계 앞서(가장 극단적인 옵션으로) 예측하는 것이 편리하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그러한 예측의 결과를 보는 것은 흥미로울 것입니다. 또는 대안적으로 H4.
끝에서 두 번째 그림에서는 미리 예측된 막대 수가 하루의 길이와 동일하게 설정되어 있음에도 불구하고 24,48,72.96 및 120시간의 다른 평균 단계가 훈련에 사용됩니다. 따라서 5개의 예측 옵션이 있지만 24시간 옵션(빨간색)만 다른 옵션과 매우 다릅니다.
글쎄, 내가 M15에서 보는 것은 원칙적으로 국회의 올바른 운영에 대한 나의 이해와 일치합니다. 실제로, 예측 기간이 증가함에 따라 예측 정확도가 감소해야 합니다. 따라서 예를 들어 일봉과 같이 한 단계 앞서(가장 극단적인 옵션으로) 예측하는 것이 편리하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그러한 예측의 결과를 보는 것은 흥미로울 것입니다. 또는 대안적으로 H4.
그렇다면 명확합니다.앞으로 나아가는 것이 항상 잘 되는 것은 아닙니다. 이 네트워크는 회귀와 같습니다. 회귀가 산란의 중간에 있는 동안 모든 것이 아름답게 보이지만 강한 편차가 발생하면 회귀에 반응하여 끝이 산란에서 날아갑니다. 따라서 예보가 나오는 지점의 중심이 양호하면 예보가 정상입니다. 항상 데이터를 따라가며 한 발 앞서 예측하면 오류 수가 크게 늘어날 수 있습니다.
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흠... 세상이 얼마나 복잡한지!
고맙습니다. 생각해야지...
챔피언십 기간 동안 매일의 파운드화에 대한 3개월 예측.
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챔피언십 기간 동안 매일의 파운드화에 대한 3개월 예측.
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젠장, 이미 그런 시장을 예측할 수 있다면, 나는 당신을 하얀 부러움으로 부러워합니다.
젠장, 이미 그런 시장을 예측할 수 있다면, 나는 당신을 하얀 부러움으로 부러워합니다.
음, 이전 페이지를 보면 네트워크가 종종 거짓말을 한다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 아마도 가능한 궤적의 성격을 다소 보여주지만 값 자체는 종종 매우 다릅니다. 수동 거래의 경우, 더 많거나 적게 지속적인 제어가 있는 곳입니다. 그리고 이를 바탕으로 전문가를 만드는 것은 상당히 어렵습니다. 너무 모호합니다. 항상 안정성을 위한 제어가 필요합니다. 예, 입력에 제공된 데이터에 크게 의존합니다. 여기 주어진 예측에서 훈련 데이터는 노란색으로 그려진 데이터였으며, 자세히 보면 네트워크가 중간에서 약간 왼쪽에 있는 유사 영역을 식별하고 약간의 곱셈을 통해 반복했습니다. 그리고 더 오랜 시간 동안 데이터를 제출하면 사진이 완전히 다를 수 있습니다. 따라서 모든 것이 보이는 것만큼 훌륭하지는 않습니다.
그것은 밝혀졌습니다. 그리고 이 스레드가 다시 엉망이 되면 삭제하겠습니다.
그리고 여기에서 주제를 삭제할 수 있습니까? :-오 어떻게?!
나는 내 것을 보았고 ... 그리고 나는 주제를 삭제하기위한 컨트롤을 보지 못했습니다. 잠시 후 여기에서 게시물을 삭제할 수 없으며 귀하의 주제는 ...
그리고 여기에서 주제를 삭제할 수 있습니까? :-오 어떻게?!
나는 내 것을 보았고 ... 그리고 나는 주제를 삭제하기위한 컨트롤을 보지 못했습니다. 잠시 후 여기에서 게시물을 삭제할 수 없으며 귀하의 주제는 ...
더 이상 작동하지 않습니다. 3일이 지났습니다. 따라서 중재자가 삭제하지 않는 한 스레드는 계속 유지됩니다.
챔피언십 기간 동안 매일의 파운드화에 대한 3개월 예측.
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입구에서 무엇을 문의할 수 있나요?
더 이상 작동하지 않습니다. 3일이 지났습니다. 따라서 중재자가 삭제하지 않는 한 스레드는 계속 유지됩니다.
입구에서 무엇을 문의할 수 있나요?
입력은 전년도 데이터입니다. 그래프에서 노란색으로 표시됩니다. 이 닫기는 약간 사전 필터링됩니다. 즉, 약 260일의 알려진 데이터 기간 T가 있습니다. 앞으로 3개월 또는 약 66일 동안의 예측을 추정하는 작업이 있습니다. 외삽 기간을 Te로 표시합니다. 이제 하루의 단계로 기간 Ti 또는 입력에 대한 알려진 데이터와 훈련 데이터 Te 또는 출력을 입력합니다. 그리고 우리는 일년 내내 달립니다. 훈련 후에 우리는 기간 Ti에 대해 마지막으로 알려진 데이터를 읽고 예측을 작성합니다. 네트워크가 학습한 방법을 확인하기 위해 파란색으로 그립니다. 최신 데이터 이전의 파란색은 네트워크가 1바 앞서 예측하고 밝은 파란색은 이미 알려진 데이터를 넘어 예측하는 방법입니다.
입력은 전년도 데이터입니다. 그래프에서 노란색으로 표시됩니다. 이 닫기는 약간 사전 필터링됩니다. 즉, 약 260일의 알려진 데이터 기간 T가 있습니다. 앞으로 3개월 또는 약 66일 동안의 예측을 추정하는 작업이 있습니다. 외삽 기간을 Te로 표시합니다. 이제 하루의 단계로 기간 Ti 또는 입력에 대한 알려진 데이터와 훈련 데이터 Te 또는 출력을 입력합니다. 그리고 우리는 일년 내내 달립니다. 훈련 후에 우리는 기간 Ti에 대해 마지막으로 알려진 데이터를 읽고 예측을 작성합니다. 네트워크가 학습한 방법을 확인하기 위해 파란색으로 그립니다. 최신 데이터 이전의 파란색은 네트워크가 1var 앞서 예측할 수 있는 방법이고 밝은 파란색은 이미 알려진 데이터를 넘어서는 예측입니다.
내가 이해하는 한 - 슬라이딩 윈도우 방식으로 훈련?
흠, 결과의 신뢰성에 대한 상당히 간단한(결과가 아닌 코드에 의한) 평가를 어떻게 보십니까?